大厂抢郭达雅进行时量子位

DeepSeek，又有核心工程师流入江湖——

郭达雅，V2、V3、R1等一系列模型的核心作者，被曝离职。

这位被导师寄予厚望成为“中山大学雷军”的技术天才，在学术与竞赛领域有着近乎传奇的履历。

他自述在入学博士后的第三天便完成了毕业所需的论文发表要求，展现出惊人的科研效率。

他还多次在腾讯广告算法大赛中蝉联冠军，并在ATEC科技精英赛和微信大数据挑战赛中斩获头筹。被调侃还没毕业就有着百万奖金。

而且新时代的工程师，甚至还出现过综艺里。

在真人秀《燃烧吧！天才程序员》中，他作为仅有的两名SSS级“巨佬”选手，在60小时的极限挑战中展现了顶尖的编码实力……

消息传到外网，也引发了很多网友的关注，有人表示，希望这不会给DeepSeek-V4带来影响。

毕竟，郭达雅从博士毕业后入职DeepSeek开始，就参与了Coder、Math等专项模型，以及从V2、V3到R1的完整研发链条，还都是核心作者。

所以郭达雅，究竟是哪一种天才少年？

DeepSeek多款模型核心作者

郭达雅于2023年博士毕业后加入DeepSeek，专注代码智能和大语言模型推理。

促使他加入DeepSeek的原因很简单：有一位师姐在DeepSeek工作，和他聊起公司追求AGI的愿景，这与他的价值观比较吻合。

当时，我的一位师姐在 DeepSeek工作，她找到了我，跟我聊了DeepSeek的愿景——追求AGI，推动人类社会的加速发展。这跟我的价值观是相合的。

同时，DeepSeek有比较多的资源投入研发，领导层也希望打造一个有创新氛围和自由的公司。我有这样的热情去做这件事，我也想追求这样的工作环境。最终，我选择加入了DeepSeek。

目前，郭达雅的个人主页还没有更新，仍然显示为DeepSeek研究员。

DeepSeek的一系列模型，包括V2、V3和R1，还有Math、Coder、Prover和V2-Prover，郭达雅全都是核心贡献者。

按时间顺序梳理，第一条是2024年1月的代码大模型DeepSeek-Coder。

这个项目推出了从1.3B到33B的一系列开源代码模型，在多项基准上做到了当时的开源代码模型SOTA。

第二项成果关于数学推理，也就是2024年2月的DeepSeek-Math。

它以DeepSeek-Coder-Base-v1.5 7B为基础，针对数学能力进行了继续训练，额外使用了120B数学相关token。

更关键的是，DeepSeek-Math的论文中提出了GRPO这个新型强化学习方法，后来成为了R1推理的关键。

紧接着是形式化证明，2024年5月，DeepSeek发布了DeepSeek-Prover。

这个项目面向Lean 4定理证明，核心方法是大规模合成formal proof数据，并在此基础上微调DeepSeek-Math 7B。

结果，模型在Lean 4 miniF2F上whole-proof generation准确率达到 46.3%（64 samples），累计到52%，高于GPT-4的23.0%；在FIMO基准上证明了148题中的5题，而GPT-4得分为0。

这项成果说明，DeepSeek的模型不只能完成一般数学推理，还延伸到了更硬核的形式化推理方向。

还有我们更熟悉的V2、V3和R1，在这个研发过程中，DeepSeek证明了不依赖人工标注的推理轨迹，仅通过纯强化学习，也能把大模型的推理能力激发出来，并自然涌现出自反思、验证、动态策略调整等行为模式。

DeepSeek-R1的相关论文，后来还登上了Nature封面，该论文披露，R1的训练成本仅约29.4万美元（折合人民币约208万）。

总之，任职期间，郭达雅并不只是参与单点项目，而是参与了贯穿DeepSeek一整段主线的研发过程。